## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 63
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Graph Clustering Terhadap User Behavior Di Official Account Facebook Universitas Bina Darma Palembang
Ayu Gahardina 1 , Ilman Zuhri Yadi 2
1 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia 2 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: ayugahardina@gmail.com 1 , Ilmanzuhriyadi@binadarma.ac.id 2

## Abstract
At a time when the times are increasing, it cannot  be denied that almost  some people use social media as a means of communication. Not only is it a means of communication,  even  social  media  is  a  place  to  show  their  habits.  Without realizing it, the more information that is spread on social media regarding self- information,  it  will  make  information  that  can  benefit  others.  User  Behavior Analytics as defined by Gartner is a cybersecurity process of detection of insider threats, targeted attacks and financial fraud. The UBA solution looks at patterns of human behavior, and then applies algorithms and statistical analysis to detect meaningful  anomalies  of  those  patterns.  Gephi  as  an  open  source  network visualization  platform  that  can  be  used  to  analyze  various  cases  using  graph visualization.  One  of  these  analyzes  can  be  done  by  using  data  that  has  been scraped from social media, Facebook, social media, Bina Darma University to get data  visualization  of  the  cases  being  tested.  From  these  results,  the  graph clustering process is carried out in Gephi to obtain data clusters. The results will then be analyzed and identified so that they can become material for information about social media user behavior.
Keywords : User Behavior Analytic, Graph Clustering, Social Media

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  seluruh  orang  di  penjuru  bagian  dunia  sudah  terletak  di kehidupan  internet.  Dari  berbagai  kalangan,nyaris  sebagian  besar pengguna  internet  mengakses  media  sosial.  Media  sosial  pun  sekarang bukan lagi menjadi fenomena baru di era internet ini.Banyak keuntungan dan  kemudahan  yang  diperoleh  setiap  pengguna  media  sosial  untuk memenuhi segala kebutuhannya. Seperti halnya Boyd dan Ellison, Media sosial  merupakan  layanan  berbasis web yang  memungkinkan  individu

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
membangun  profil  dalam  sistem  yang  terbatas,  berhubungan  dengan pengguna lain untuk berbagi informasi, dan melihat profil pengguna lain di dalam sistem tersebut [1].
Popularitas  sosial  media  dalam  sebagian  tahun  terakhir  semenjak  awal kali  diketahui  di  akhir  1990-  an  terus  menjadi  bertambah  paling  utama Facebook.  Perihal  ini  diakibatkan  sebab  sosial  media  sanggup menghubungkan  ratusan  juta  manusia  di  segala  dunia  tanpa  memahami batas  geografis  [2].  Tidak  hanya  itu  pula,  yang  menimbulkan popularitasnya  bertambah  di  mata  pengguna  merupakan  terdapatnya perbandingan  antara  sosial  media  serta  taman  website  tradisional  yang sangat  signifikan.  Taman  website  tradisional  secara  garis  besar diorganisasi  dengan  berorientasi  pada  konten,  sebaliknya  sosial  media diorganisir bersumber pada pengguna beserta preferensinya [3].
Sosial media spesialnya  Facebook menangkap data- data  yang  berkaitan dengan  orang  lewat account profil,  interaksi  antar  pengguna  secara langsung ataupun lewat tim, serta konten yang disukai ataupun dibagikan. Dataset  tersebut  bisa  didapat  dengan  memakai  aplikasi  yang  ada  buat memperoleh  ( scrapting )  informasi  Facebook.  Cuma  saja  data  set  dalam dalam  jumlah  besar  nyaris  susah  didapatkan  sebab  Facebook  sudah mempraktikkan  sebagian  pengaturan  pribadi  pada  informasi penggunanya,  sehingga  informasi  yang  didapat  cuma  sebatas  data-data dari  pengguna  yang  mempunyai  ikatan  pertemanan  dengan  pengguna scrapting [4].
Popularitas  serta  besarnya  informasi  yang  dihasilkan  serta  tersedianya informasi  tersebut  secara  publik  membagikan  kesempatan  sekalian tantangan  untuk  periset  buat  melaksanakan  riset  terpaut  analisis  sosial media,  misalnya User  Behavior dalam  skala  besar  lewat  aktivitasnya  di sosial  media.  Analisis  sosial  media  bisa  dicoba  dengan  gampang  dengan tersedianya  bermacam  berbagai tools semacam  NetMiner,  UCINet, muxViz,  serta  Gephi  yang  sediakan framework buat  bermacam  tipe analisis sosial media semacam pencarian, analisis bacaan, analisis  visual serta  aplikasi  sensor  [5].  Tersedianya  informasi  dari  sosial  media  serta banyaknya tools yang  dapatt  digunakan  dalam  pengolahan  informasi sosial  media  hendak  memesatkan  penyajian  hasil  analisis  sosial  media. Pada  riset  ini,  periset  memilih  Gephi  sebab  Gephi  ialah tools analisis jaringan serta fitur lunak visualisasi paket open source serta perlengkapan ini  dirancang  buat  memetakan  grafik  sehingga  bisa  jadi  pemecahan sempurna  buat  menunjukkan  jaringan  serta  ikatan link .  Visualisasi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Ayu Gahardina, Ilman Zuhri Yadi | 65
memiliki  salah  satu  kelebihan  yaitu  dapat  menunjukkan  kedua  koneksi hubungan dan metrik lainnya pada waktu yang sama.
Berdasarkan permasalahan diatas maka peneliti akan meneliti mengenai analisis user  behavior terhadap  pengguna  Facebook  di Official  account Facebook  Universitas  Bina  Darma  Palembang  dengan  cara  melakukan visualisasi social  graph untuk  melihat  keterkaitan  sosial  ( sociometric ) antar pengguna

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Proses Penelitian
Pada  penelitian  ini,  data  yang  akan  digunakan  diperoleh  dari  jaringan sosial  digital  Facebook  official  Universitas  Bina  Darma  Palembang.  Data tersebut  meliputi  ikatan  dan  simpul.  Ikatan  menggambarkan  hubungan antar user dengan  pengguna  berupa like dan comment dari  pengguna fanpage dan  grup  tersebut,  sedangkan  simpul  menggambarkan fanpage dan  topik  yang  dibahas.  Data  ini  didapatkan  menggunakan  tools  yang dimiliki  oleh  bahasa  pemrograman  python  yaitu  Facebook  Scraper. Facebook  Scraper  ini  dapat  melakukan scrapting data  yang  dimiliki  oleh akun facebook maupun grup yang ada pada facebook. Format standar yang digunakan pada data ini adalah comma separated file (CSV).
Hal yang paling utama pada penelitian ini adalah untuk menganalisis user behavior berdasarkan  official  account  facebook  yang  dimiliki  Universitas Bina  Darma  Palembang.  Oleh  sebab  itu,  identifikasi  dari cluster dalam jaringan adalah poin utama dalam penelitian ini. Statistik yang digunakan adalah modularity (kekuatan  pembagian  sebuah  jaringan  menjadi beberapa cluster ) untuk medeteksi tiap-tiap simpul masuk ke dalam cluster tertentu  sehingga  bisa  dibedakan  warnanya  tiap  komunitas/ cluster . Berikut tahapan-tahapan yang akan dilakukan pada penelitian kali ini:
1) Download  software  yang  akan  digunakan  untuk  menunjang  proses penelitian,  seperti  menginstall  bahasa  pemrograman  python  dalam proses scrapting data pada official account facebook, dan juga bahasa pemrograman  java  yang  berguna  untuk  menjalankan  aplikasi visualisasi gephi.
2) Kemudian melakukan scrapting data menggunakan Facebook Scraper yang  ada  pada  bahasa  pemrograman  python.  Sebelum  itu,  kita diharuskan  untuk  menginstall  pip  terlebih  dahulu  agar  dapat menjalankan Facebook Scraper tersebut.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
3) Setelah  proses scrapting  data ,  dihasilkan  data  100  postingan  teratas yang  berupa  post_id,  text,  post_text,  shared_text,  time,  image,  video, likes, comment, shared, post_url, dan link.
4) Dikarenakan  data  yang  dihasilkan  terlalu  banyak  dan  akan  sulit  bila dipahami  apabila  langsung  diproses  ke  dalam  visualisasi  data,  maka dilakukan  proses cleaning  data terlebih  dahulu  dan  hal  yang  akan diproses  yaitu  hanya  banyaknya  likes  dan  comment  yang  dihasilkan saja.
5) Kemudian  setelah  proses cleaning  data selesai,  dapat  langsung dilakukan  proses  visualisasi  data  menggunakan  aplikasi  gephi  untuk mengetahui  kecenderungan user  behavior yang  terbentuk  dengan melihat nodes dan edges yang dihasilkan oleh data.

## 2.2. Pengelohan Data
Software Gephi  adalah  sebuah  aplikasi  yang  bersifat open  source untuk melakukan  eksplorasi  dan  manipulasijaringan.  Sebuah  modul  jaringan yang akan dikembangkan dapat diolah dengan diimpor,
divisualisasikan,dipetakan,  di- filter ,  dimanipulasi dan  diekspor  di  dalam software Gephi tersebut [6]. Gephi yaitu analisis jaringan dan perangkat lunak  visualisasi  paket open  source yang  ditulis  didalam  bahasa pemrograman Java pada platform NetBeans. Alat ini dirancang agar dapat memetakan  grafik  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  solusi  ideal  untuk menampilkan  jaringan  dan  hubungan link .  Salah  satu  aspek  keren  dari visualisasi yaitu dapat menunjukkan kedua koneksi hubungan dan metrik lainnya pada waktu sama [7].

## 3. RESULTS AND DISCUSSION

## 3.1 Hasil Penelitian
Setelah melakukan scrapting data pada fanpage dan grup di official account Universitas  Bina  Darma  Palembang  didapatkan  data  yang  abstrak. Sehingga  dilakukan cleaning  data untuk  memudahkan  dalam  proses visualisasi  aplikasi  dan cluster yang  terbentuk  lebih  mudah  dibaca  dan dipahami.  Data  yang  didapatkan  saat scrapting sebanyak  100  entitas. Berikut adalah scrapting data yang sudah melalui proses cleaning .
Tabel 1. Top 20 data fanpage dengan jumlah likes terbanyak Topik Likes comment Pengumuman 3416 2

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Promosi Diskon 2755 6 Promosi Diskon 2321 1 Ucapan 2100 7 Ucapan 1263 36 Ucapan 487 1 Video Promosi 271 0 Promosi Diskon 219 34 Ucapan 96 0 Promosi Diskon 95 9 Video Promosi 94 9 Seminar 84 0 Seminar 83 16 Promosi Diskon 70 1 Video Promosi 62 1 Informasi Umum 58 0 Promosi Diskon 58 3 Promosi Diskon 55 1 Video Promosi 55 0 Informasi Umum 54 0 Tabel 2. Top 20 data grup dengan jumlah likes terbanyak topik likes comment Share Informasi 45 1 Status Anggota 34 6 Share Informasi 21 2 Share Informasi 17 1 Share Informasi 16 0 Share Informasi 16 7 Share Informasi 13 0 Share Informasi 13 0 Share Informasi 12 0 Share Informasi 12 0 Share Informasi 11 0 Share Informasi 10 0 Share Informasi 10 0 Share Informasi 10 0 Share Informasi 10 0 Promosi 10 0 Promosi 10 0

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Share Informasi 10 0 Share Informasi 10 0 Promosi 10 0
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  pada fanpage Universitas  Bina  Darma Palembang,  hal  yang  paling  diminati  oleh  penggunanya  adalah  topik bahasan  tentang  Pengumuman  dan  Promosi  diskon.  Banyaknya  jumlah likes pada  kedua  kategori  ini  menunjukkan  bahwa  pengikut fanpage ini lebih  tertarik  dan  antusias  terhadap  pengumuman  perkuliahan  dan promosi  diskon  yang  diberikan  oleh  Universitas  Bina  Darma  Palembang. Dilihat  dari  kebiasaan  tersebut,  mayoritas  yang  menyukai  topik  tentang pengumuman  perkuliahan  adalah  Mahasiswa  Universitas  Bina  Darma sendiri  dan  yang  menyukai  topik  tentang  promosi  diskon  adalah  calon mahasiswa  baru  yang  ingin  mendaftar  ke  Universitas  Bina  Darma Palembang.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sebelum  calon  mahasiswa mendaftar ke Universitas Bina Darma Palembang, mereka melakukan riset informasi terlebih dahulu mengenai Universitas yang akan mereka tuju.
Kemudian pada Tabel 2 diatas terlihat bahwa kegiatan/topik yang sering dibahas  pada  grup  facebook  Universitas  Bina  Darma  Palembang  adalah sharing informasi  mengenai  Universitas  Bina  Darma  dan  status  yang dibuat  oleh  para  anggota  pada  grup.  Sehingga  antusias  anggota  grup banyak  mengenai  informasi  penting  yang  dapat  menunjang  kegiatan perkuliahan di Universitas Bina Darma Palembang serta status yang dibuat juga  dapat  meningkatkan  semangat  antusiasme  anggota  grup.  Setelah mendapatkan  data  yang  telah  di- cleaning ,  selanjutnya  kita  melakukan visualisasi  data  dengan  menggunakan  aplikasi  gephi.  Visualisasi  data  ini berguna  untuk  mempermudah  pengguna  untuk  melihat  hubungan  antar user dengan  pengguna  berupa like dan comment dari  pengguna fanpage dan  grup  tersebut.  Berikut  dibawah  ini  adalah  hasil  dari  visualisasi  data dengan menggunakan aplikasi gephi:
Gambar 1 Hasil visualisasi halaman facebook UBD

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Ayu Gahardina, Ilman Zuhri Yadi | 69
Gambar 2. Hasil visualisasi grup facebook UBD
Berdasarkan  pada  gambar  diatas,  terlihat  hubungan  yang  terbentuk  di setiap entitas. Sehingga terdapat sebuah cluster yang dapat menunjukkan sebanyak  apa  interaksi  antar  pengguna  dengan  topik  yang  dibahas. Semakin besar modularity pada cluster , maka semakin besar populasi yang terbentuk. Pada hasil visualisasi data fanpage official facebook Universitas Bina  Darma  Palembang  di  atas,  terdapat  sejumlah nodes dan edges yang terbentuk. Nodes yang  didapat  sebesar  79 nodes dan  jumlah edges yang didapat  sebesar  208 edges. Setiap nodes bisa  memiliki  lebih  dari  1 edges menyesuaikan  keterkaitan  antar modul yang  terbentuk.  Di  bawah  ini adalah jumlah nodes dan edges yang terbentuk.
Gambar 3. Jumlah nodes dan edge fanpage facebook UBD

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.2 Pembahasan
1) Visualisasi Data Pada Halaman Facebook
Pada  saat  penelitian  ini  dilakukan, fanpage Universitas  Bina  Darma Palembang  sudah  memiliki  pengikut  sebanyak  15.504  orang  dan  jumlah total likes yang  dimiliki  berjumlah  15.140 likes .  Pada  gambar  4.1 menunjukkan  visualisasi  data  dari  100  postingan  teratas  pada fanpage Universitas  Bina  Darma  Palembang.  Semakin  besar  diameter node dan edges menunjukkan terbentuknya cluster sosial dimana sejumlah fanpage di- like oleh  beberapa user tertentu yang membentuk suatu cluster secara tidak langsung. Dapat terlihat dengan jelas bahwa terdapat 5 cluster sosial yang  terbentuk.  Selain  itu  terlihat  pula  bahwa cluster yang  berwarna merah dan oren yang menunjukkan bahwa topik tersebut memilik jumlah likes terbanyak. Semakin besar node yang terbentuk, maka semakin besar jumlah populasinya. Dan banyak edges yang berkaitan juga menunjukkan ketertarikan antara pengguna dengan topik yang sedang dibahas.
Gambar 4. Cluster terbentuk dari informasi umum

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pada cluster di  atas,  terbentuk  beberapa nodes dan edges. Jumlah nodes yang  didapatkan  berjumlah  39 nodes dan edges. Semakin  panjang edges yang  terbentuk,  maka  menunjukkan  semakin  banyak  jumlah likes dan comment yang dihasilkan.
Gambar 5. Cluster terbentuk dari pengumuman
Pada kedua gambar diatas menampilkan cluster terbesar dan terkecil yang terbentuk  dari fanpage Universitas  Bina  Darma  Palembang.  Terdapat  2 topik bahasan, yaitu Informasi dan Pengumuman. Terlihat jelas perbedaan signifikan  yang  terbentuk  antara  kedua cluster .  Pada cluster informasi banyaknya edges dan  besarnya node yang  terbentuk  menunjukkan besarnya antuasisme user terhadap topik tersebut, sedangkan pada cluster pengumuman  hanya  memiliki  beberapa edges dan  besar node yang  kecil. Bukan hanya itu saja,  pada fanpage Universitas Bina Darma ini terbentuk 7 cluster yang  sama  pentingnya.  7 cluster tersebut  antara  lain:  Ucapan, Prestasi,  Video  Promosi,  Seminar,  Promosi  Diskon,  Testimoni,  dan Bantuan.  Dari  5 cluster ini  dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk melihat tingkat ketertarikan user terhadap suatu topik yang sering dibahas dalam fanpage . Cluster Ucapan  dan  Prestasi  termasuk  kedalam  3 cluster terbesar yang dapat terbentuk. Seperti pada gambar di bawah ini :

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
72 | Analisis Graph Clustering Terhadap User Behavior ..... Gambar 6. Cluster terbentuk dari ucapan
Gambar 7. Cluster terbentuk dari prestasi
Gambar 8. Cluster terbentuk dari promosi diskon Gambar 9. Cluster terbentuk dari video promosi

## 2) Visualisasi data pada grup facebook
Pada  saat  penelitian  ini  dilakukan,  grup  Universitas  Bina  Darma Palembang  telah  memiliki  pengikut  sebanyak  3.084  orang  dan  di- handle oleh  admin  sebanyak  5  orang.  Pada  gambar  4.2  menunjukkan  visualisasi data  dari  100  postingan  teratas  pada  grup  Universitas  Bina  Darma Palembang.  Dapat  terlihat  dengan  jelas  pada  gambar  tersebut  bahwa cluster yang dapat terbentuk sebanyak 4 buah. Berbeda dengan visualisasi data cluster fanpage Universitas Bina Darma, disini cenderung memiliki 2

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
buah cluster yang signifikan. Visualisasi data grup Universitas Bina Darma menunjukkan  karakteristik user yang  lebih  menonjol  ke  sebuah  topik bahasan.
Gambar 10. Cluster terbentuk dari share informasi
Gambar 11. Cluster terbentuk dari ucapan grup
Pada  hasil  visualisasi  data  grup official  facebook Universitas  Bina  Darma Palembang  di  atas,  terdapat  sejumlah nodes dan edges yang  terbentuk. Nodes yang  didapat  sebesar  27 nodes dan  jumlah edges yang  didapat

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
sebesar  41 edges .  Setiap nodes bisa  memiliki  lebih  dari  1 edges menyesuaikan  keterkaitan  antar modul yang  terbentuk.  Di  bawah  ini adalah jumlah nodes dan edges yang terbentuk.
Gambar 12. Jumlah nodes dan edge grup facebook UBD
Pada kedua gambar diatas menampilkan cluster terbesar dan terkecil yang terbentuk dari grup Universitas Bina Darma Palembang. Terdapat 2 topik bahasan,  yaitu Share informasi  dan  Ucapan.  Terlihat  jelas  perbedaan signifikan  yang  terbentuk  antara  kedua cluster .  Pada cluster informasi banyaknya edges dan  besarnya node yang  terbentuk  menunjukkan besarnya antuasisme user terhadap topik tersebut, sedangkan pada cluster pengumuman  hanya  memiliki  beberapa edges dan  besar node yang  kecil. Topik share informasi  sangat  mendominasi  pada cluster yang  terbentuk sehingga  terlihat  jelas  yang  paling  menunjukkan  ketertarikan  pada  suatu topik.  Selain  kedua cluster diatas,  terbentuk  juga  2 cluster lainnya menunjukkan tingkat ketertarikan user pada suatu topik bahasan. Adapun 2 cluster yang terbentuk tersebut adalah Promosi dan Status Anggota. Pada 2 cluster ini  dapat  terlihat  saling  berkaitan satu  sama  lainnya.  Dan  dapat menjadi  bahan  referensi  untuk  melihat  seberapa  besar  interaksi  antar anggota grup tersebut.
Gambar 13. Cluster terbentuk dari status anggota

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Ayu Gahardina, Ilman Zuhri Yadi | 75 Gambar 14. Cluster terbentuk dari promosi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  terdapat  beberapa  point  utama  dalam hasil penelitian ini:
1) Pada  data  yang  dihasilkan fanpage  official  facebook Universitas
Bina Darma Palembang, kecenderungan kebiasaan pengguna lebih condong ke topik bahasan Informasi Pengumuman akademik yang dapat  diakses  mahasiswa.  Sedangkan  untuk  calon  mahasiswa, mereka  cenderung  menyukai  topik  bahasan  Informasi  mengenai promosi potongan harga.
2) Pada  data  yang  dihasilkan  grup official  facebook Universitas  Bina
Darma  Palembang,  tingkat  kecenderungan  kebiasaan  pengguna lebih  tertarik  kepada  informasi  penting  yang  dapat  menunjang kegiatan  perkuliahan  di  Universitas  Bina  Darma  Palembang  serta status yang dibuat juga dapat meningkatkan semangat antusiasme anggota grup.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Boyd,  D.  M,  Ellison,  N.  B.  “S ocial  network  sites:  Definition,  history, and  scholarship”.  Journal  of  Computer -Mediated  Communication,
13(1), article 11, 2007.|socialcapitalgateway.org.(2011, July 1). .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 2, May 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[2] Heidemann,  J.,  Klier,  M.,  &  Probst,  F.  “Online  social  networks:  A survey of a global phenomenon”. Computer Networks, 56(18), 3866– 3878 , 2012.
[3] Viswanath,  B.,  Mislove,  A.,  Cha,  M.,  &  Gummadi,  K.  P.  “On  the evolution  of  user  interaction  in  Facebook.  Proceedings  of  the  2nd ACM Workshop on Online Social Networks” - WOSN ’09, 37. 2009.
[4] Rohman,  Abdul,  Ardani  Yustriana  Dewi,  Kemas  M.  Irsan  Riza,  and Takdir.  “Sosial  Graf  untuk  Visualisasi  Data  Facebok  Menggunakan Visual Interaction System (Vis.js), 2014.
[5] Aggarwal, Charu C. Social Network Data Analytics. Springer, 2011.
[6] Setatama,  M.  S.,  &  Tricahyono,  D.    Implementasi  Social  Network Analysis  dalam  Penyebaran  Country  Branding  “Wonderful Indonesia.” 2(2), 14, 2017.
[7] Dian  Puteri  Ramadhani.  “SOCIAL  NETWORK  ANALYSIS  – CHAIN NETWORK TWITTER RIDWAN KAMIL”, 2016.